【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于列车定位，尤其涉及一种基于uwb的长大隧道环境列车定位方法。
技术介绍
1、隧道内由于建筑遮挡，列车无法接收到卫星信号，而传统的列车定位方法如轨道电路以及应答器等设备维护成本较高，常见的惯性导航系统在长大隧道中也会由于长时间没有对其校正而导致定位结果漂移。而在列车控制系统中，几乎每个子功能的实现都需要列车的位置信息作为参数之一。为保障卫星遮挡环境的列车定位精度，及时发现和预防列车故障、碰撞和脱轨等事故，引入uwb作为隧道环境下列车定位的关键技术，采用可提供更长定位距离的rssi方法。
技术实现思路
1、针对现有技术中的上述不足，本专利技术提供的一种基于uwb的长大隧道环境列车定位方法解决了隧道环境下无法接收卫星信号，难以进行实时定位的问题。
2、为了达到上述专利技术目的，本专利技术采用的技术方案为：一种基于uwb的长大隧道环境列车定位方法，包括以下步骤：
3、s1、将uwb定位基站呈矩形布设于隧道壁上方，并将uwb标签固定于列车顶端；
4、s2、收集列车与uwb定位基站在不同距离下的rssi数据；
5、s3、对rssi数据进行阈值去噪及均值滤波，得到预处理rssi数据；
6、s4、构建用于描述隧道场景下的uwb信号传播过程的信号大尺度衰落模型，并根据预处理rssi数据，利用megndo优化算法对信号大尺度衰落模型进行参数寻优，得到uwb测距模型；
7、s5、当在列车行驶过程中，获取uwb设备接收的
8、s6、根据uwb定位基站到列车的距离，使用三边定位法得到列车位置坐标。
9、本专利技术的有益效果为：本专利技术提出的megndo方法根据实测数据对隧道环境的路径损耗进行拟合，针对隧道远区波导效应的出现导致的测距误差较大问题，对传统基于rmse的目标函数进行改进，得到更适合隧道环境的uwb信号传播模型，从而获取更高的列车定位精度，同时进行列车完整性检查，避免车厢脱节而滞留在行驶区间的线路或轨道上，从而保障列车运行安全，提高列车的运输效率和可靠性。本专利技术具有较高的定位精度，能够在隧道环境下对列车进行定位，解决了隧道环境下无法接收卫星信号，难以进行实时定位的问题，减少了传统列车定位方式中轨旁设备的使用，提高了列车定位设备的维护效率，降低了维护成本，检查列车完整性，保障列车行驶安全。
10、进一步地，所述步骤s1中将uwb标签固定于列车顶端具体为将两个uwb标签分别固定于列车第一节车厢及最后一节车厢中心顶端。
11、上述进一步方案的有益效果为：安装uwb标签，实时接收信息，用于实现列车与uwb定位基站的距离测算。
12、进一步地，所述步骤s4具体为：
13、s401、构建用于描述隧道场景下的uwb信号传播过程的信号大尺度衰落模型：
14、ls＝l1+l2lgd+l3lgdhb+l4diffraction+l5lgdlghb+l6hm+l7clutter
15、其中，ls为路径损耗；l1为频率修正因子；l2为距离衰减因子；d为uwb标签到uwb定位基站的距离；l3为基站天线高度因子；hb为uwb定位基站的天线高度；l4为衍射损耗修正因子；diffraction为衍射损耗；l5为发射天线及距离修正因子；l6为接收天线修正因子；hm为uwb标签天线高度；l7为地貌损耗因子；clutter为地物平均加权损耗；lg为对数函数；
16、s402、通过改进gndo广义正态分布优化算法的种群初始化策略，并添加周期性全局变异扰动及多条件选择进化策略，得到megndo优化算法；
17、s403、根据预处理rssi数据，利用megndo优化算法对信号大尺度衰落模型进行参数寻优，得到uwb测距模型。
18、上述进一步方案的有益效果为：本专利技术提出的megndo优化算法改善了传统gndo收敛速度慢和易于早熟的缺点，同时在进行spm参数寻优时，对传统基于rmse的目标函数进行修改，引入分段加权思想，通过权重优化降低远区由波导效应导致的测距误差。
19、进一步地，所述步骤s402中改进gndo广义正态分布优化算法的种群初始化策略具体为：将sine混沌映射结合分段线性混沌映射，构建复合混沌映射策略，并将复合混沌映射策略代替gndo广义正态分布优化算法的种群初始化策略，完成对gndo广义正态分布优化算法的种群初始化策略的改进。
20、上述进一步方案的有益效果为：针对gndo种群初始化遍历性与随机性差的缺陷，采用复合混沌映射方法遍历整个种群的求解空间，以此丰富的算法种群的多样性，种群初始化的随机性也有较大提升。
21、进一步地，所述复合混沌映射策略的表达式为：
22、
23、其中，f()为复合混沌映射策略函数；mod为取模符号；κi为第i个个体混沌映射的结果；α和β均为混沌参数；sin为正弦函数；π为圆周率；rand为(0,1)之间的随机数；。
24、上述进一步方案的有益效果为：针对gndo种群初始化遍历性与随机性差的缺陷，采用复合混沌映射方法遍历整个种群的求解空间，以此丰富的算法种群的多样性，种群初始化的随机性也有较大提升。
25、进一步地，所述步骤s402中周期性全局变异扰动的表达式为：
26、
27、
28、
29、其中，vnew为更新后的跟踪向量；mod为取模符号；为第t次迭代时，第i个个体的跟踪向量；为第t次迭代时，第i个个体的位置；为在0-1之间取值的调整参数；λ3和λ4均为服从标准正态分布的随机数；v1和v2均为跟踪向量；和为第t次迭代时，3个随机选择的个体位置；fit()为适应度函数；v为扰动因子；k为全局收缩因子；p为反向因子；xmax为第t次迭代时的最大值；xmin为第t次迭代时的最小值；rand为(0,1)之间的随机数；tc为全局扰动判据，当为1时，执行全局变异扰动策略，否则，不执行全局变异扰动策略；t为迭代次数；t为最大迭代次数。
30、上述进一步方案的有益效果为：提出一种周期性全局变异扰动策略，解决了gndo对于复杂问题易陷入局部优化的缺陷，提升gndo的全局优化性能，及时跳出局部优化，同时采用周期性思想进行策略嵌入，保证了求解问题的连续性，有效避免局部优化的同时提升算法的寻优精度。
31、进一步地，所述步骤s402中多条件选择进化策略具体为首先进行条件判断，对符合条件的个体位置进行迭代进化；所述条件判断和对个体位置进行迭代进化的表达式分别为：
32、
33、xnew＝ef×v(index(randperm(3,1)))
34、ef＝abs(randn)/e2+1/2
35、其中，judgment为条件判断，需要同时满足条件1con1和条件本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于UWB的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于UWB的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述步骤S1中将UWB标签固定于列车顶端具体为将两个UWB标签分别固定于列车第一节车厢及最后一节车厢中心顶端。
3.根据权利要求1所述基于UWB的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：
4.根据权利要求3所述基于UWB的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述步骤S402中改进GNDO广义正态分布优化算法的种群初始化策略具体为：将Sine混沌映射结合分段线性混沌映射，构建复合混沌映射策略，并将复合混沌映射策略代替GNDO广义正态分布优化算法的种群初始化策略，完成对GNDO广义正态分布优化算法的种群初始化策略的改进。
5.根据权利要求4所述基于UWB的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述复合混沌映射策略的表达式为：
6.根据权利要求3所述基于UWB的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述步骤S402中周期性全局变异扰动的表达式为：
7.
8.根据权利要求1所述基于UWB的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述步骤S4中参数寻优的目标函数为：
9.根据权利要求1所述基于UWB的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述步骤S6中三边定位法的表达式为：
...【技术特征摘要】
1.一种基于uwb的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于uwb的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述步骤s1中将uwb标签固定于列车顶端具体为将两个uwb标签分别固定于列车第一节车厢及最后一节车厢中心顶端。
3.根据权利要求1所述基于uwb的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述步骤s4具体为：
4.根据权利要求3所述基于uwb的长大隧道环境列车定位方法，其特征在于，所述步骤s402中改进gndo广义正态分布优化算法的种群初始化策略具体为：将sine混沌映射结合分段线性混沌映射，构建复合混沌映射策略，并将复合混沌映射策略代替gndo广义正态分布优化算法的种群初始化策略，完成对gndo广义正态分布优化算法的种群初始化策略的改进。<...
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。